Che cos'è una rete neurale ricorrente?

Le reti neurali artificiali sono sistemi di elaborazione delle informazioni basati su sistemi nervosi naturali come il cervello umano. Sono costituiti da molti singoli neuroni artificiali che sono interconnessi, possono risolvere i problemi insieme e avere la capacità di apprendere. Una rete neurale ricorrente (RNN) ricorda in particolare il cervello umano perché contiene circuiti di retroazione. Ciò consente ai segnali di spostarsi sia in avanti che all'indietro, creando un sistema più complesso e meno stabile. La rete neurale ricorrente è dinamica e, dopo ogni input, lo stato del sistema cambia continuamente fino a raggiungere un equilibrio.

I cervelli umani possono essere descritti come reti neuronali ricorrenti biologiche. Una rete neurale artificiale artificiale condivide la capacità del cervello di apprendere processi e comportamenti. Ciò non è possibile con i metodi di apprendimento automatico tradizionale. In comune con altri tipi di reti neurali, una rete neurale ricorrente è particolarmente brava a riconoscere modelli e individuare tendenze. Un certo numero di potenziali usi sono stati trovati per questo tipo di modello computazionale, tra cui il riconoscimento di malattie da scansioni mediche, sistemi di modellistica del corpo, riconoscimento del parlato e della scrittura a mano e previsioni del mercato azionario.

Tipicamente, una rete neurale ricorrente verrà utilizzata per risolvere un problema in cui si sa, o si sospetta fortemente, che esiste un qualche tipo di relazione tra l'input di dati e l'output sconosciuto. La rete verrà addestrata o si formerà da sola per elaborare quella relazione e fornire un possibile valore di output. Una rete neurale ricorrente è in grado di gestire grandi problemi complessi in cui alcuni valori sono mancanti o danneggiati. La sua capacità di apprendere dall'esempio lo rende potente e flessibile ed elimina la necessità di creare un algoritmo per ogni attività specifica.

Le reti neurali ricorrenti possono essere descritte come strumenti di modellizzazione di dati statistici non lineari. La presenza di circuiti di retroazione significa che sono sistemi adattivi, in grado di rispondere ai cambiamenti. Una rete neurale ricorrente utilizzata nel campo della robotica può consentire a un robot di apprendere dall'esperienza, permettendogli di prendere decisioni su quale direzione prendere per raggiungere un obiettivo. Potrebbe anche essere possibile sviluppare la curiosità nei robot rendendola gratificante concentrarsi su cose che sono imprevedibili, sebbene non completamente casuali. Alcuni scienziati ritengono che la coscienza stessa sia un processo meccanico e che un giorno potrebbe essere possibile sviluppare una forma consapevole di rete neurale ricorrente, sebbene ciò porterebbe a questioni etiche sui diritti dei robot e delle macchine.